Конфликт интересов на госслужбе: выявление по решениям и связям

Конфликт интересов возникает, когда у служащего есть личная выгода в решении, которое он принимает по службе. В данных это пара: решение и связь человека, который его принял, с получателем денег или права.

Решения бывают разные: подпись под техническим заданием, голос в комиссии по закупке, приемка работ, распределение субсидии, выдача разрешения.

Связи тоже разные. Прямая: служащий или его родственник владеет компанией-получателем. Косвенная: общий адрес, телефон, электронная почта, прежнее место работы, общий представитель в нескольких компаниях.

Что ИИ отмечает в первую очередь:

1. Член комиссии и владелец победителя совпадают по фамилии, дате рождения или адресу.

2. Служащий раньше работал в компании, которая теперь получает контракты от его отдела.

3. Телефон или почта компании-получателя совпадают с контактами служащего из кадровых данных.

4. Компания зарегистрирована незадолго до закупки, а ее учредитель связан с сотрудником заказчика.

5. Служащий подписывает приемку работ у компании, где руководителем числится его родственник из декларации.

Масштаб таких совпадений показывает Колумбия. Платформа Océano Генеральной контролерии разобрала 8 678 464 госконтракта 2014-2019 годов и нашла 54 155 случаев, когда один представитель стоял в нескольких компаниях, и 8 749 компаний с одним телефоном.

Само по себе совпадение не нарушение. Оно показывает, где искать: компания и служащий с одним телефоном требуют вопроса, а не обвинения.

Для сверки нужны два набора данныхдатасет Датасет (dataset) это набор данных, собранный и оформленный для обучения или проверки модели: таблица, папка с картинками или корпус текстов, где каждый пример описан одинаково. Подробнее в словаре. Первый отвечает, кто принимает решения: кадровые списки, составы комиссий, подписи в документах, декларации о доходах и интересах, если они доступны в машиночитаемом виде.

Второй отвечает, кто стоит за получателями: реестр компаний с учредителями и руководителями, данные о конечных владельцах (бенефициарах), реестр индивидуальных предпринимателей.

Решения тоже нужно перевести в данные. Протоколы комиссий, приказы о приемке и распоряжения о субсидиях часто лежат сканами. Языковая модельбольшая языковая модель Большая языковая модель (LLM) это нейросеть, обученная на огромном объеме текстов, которая пишет, пересказывает и разбирает текст по запросу. Подробнее в словаре извлекает из них, кто подписал и кто голосовал, и только после этого сверка идет по всем решениям, а не по выборке.

Главная трудность не в модели, а в сопоставлении. Один человек записан в разных базах по-разному: с опечаткой, в другой транслитерации, после смены фамилии. ИИ сводит записи сразу по нескольким признакам: имя, дата рождения, ИНН, адрес.

Родственные связи из открытых реестров обычно не видны. Их дают декларации служащих или запрос проверяющего, и система работает только с тем, что разрешено законом.

Еврокомиссия в Arachne+ использует именно такие источники: данные о владельцах компаний, санкционные списки и сведения о публичных должностных лицах.

Прямые и скрытые связи заказчика и поставщика подробнее разобраны на странице об аффилированности.

Еврокомиссия ведет систему Arachne для поиска мошенничества, конфликта интересов и нарушений при расходах бюджета ЕС. Новая версия Arachne+ считает 78 индикаторов риска, у прежней их было 107.

Система отвечает на вопрос, связан ли получатель средств ЕС с человеком, который влияет на решение. Для этого она сводит данные о конечных владельцах компаний, санкционные списки и списки публичных должностных лиц.

Arachne+ включили 27 апреля 2026 года. С бюджетного периода 2028-2034 годов страны ЕС обязаны передавать в нее данные, а вопрос об обязательном использовании системы пересмотрят в 2028 году по итогам оценки готовности.

Еврокомиссия прямо пишет, что автоматических решений система не принимает. Она подсказывает, какой проект проверить, а проверяют национальные органы и аудиторы.

Сигнал такой системы ведет к обычной проверке: аудитор смотрит, какие индикаторы сработали, запрашивает документы о владельцах получателя и решает, нужен ли выезд.

Сокращение индикаторов со 107 до 78 тоже показательно. Больше флагов не значит точнее: лишние сигналы отнимают время у проверяющих и прячут важные.

Как Евросоюз проверяет расходы бюджета в целом, разобрано на странице о Евросоюзе.

В Китае испытывали систему Zero Trust. По данным South China Morning Post, она сопоставляла большие данные о госслужащих в 30 округах и городах и отметила 8 721 чиновника.

Эксперимент встретил сопротивление чиновников. Сообщение не говорит, сколько отметок подтвердили проверки, поэтому число показывает охват сверки, а не число нарушений.

Из этого опыта следует практический вывод: сверка служащих работает, когда ее правила понятны и утверждены заранее. Иначе система становится предметом спора сама, а не помогает проверке.

Для госоргана отсюда два правила. Порядок сверки утверждают и объявляют до запуска. У служащего есть право объяснить совпадение до того, как о нем узнает кто-то кроме проверяющего.

Проверка конфликта интересов касается личных данных служащих и их родственников. Граница проходит по цели: сверяют только связи с решениями, которые человек принимает по службе.

Практические правила:

1. Сверять только данные, которые закон разрешает собирать для этой цели: декларации, реестры, кадровые сведения.

2. Не строить профиль человека целиком: система ищет пересечение решения и получателя, а не все связи подряд.

3. Хранить данные внутри ведомства и вести журнал, кто и зачем открывал результат.

4. Показывать совпадение проверяющему, а не руководителю или коллегам служащего.

Ложное совпадение по однофамильцу бьет по репутации честного сотрудника. Поэтому каждый сигнал проверяет человек, как и в Arachne+, где система автоматических решений не принимает.

Почему контроль с ИИ вызывает опасения и как на них отвечают, разобрано на странице о том, почему боятся ИИ. Ошибки моделей и их цена собраны на странице о рисках и ошибках.

Проверку удобно строить в четыре шага.

1. Собрать списки: кто подписывает решения по закупкам, субсидиям и приемке и кто входит в комиссии.

2. Свести их с реестром компаний и данными о владельцах получателей.

3. Настроить признаки: прямое владение, общий адрес или телефон, общий представитель, прежнее место работы.

4. Передавать совпадения ответственному за профилактику коррупции, который запрашивает объяснение и решает, нужна ли проверка.

Сверку выгоднее делать до решения, а не после. Служащий заявляет конфликт и берет самоотвод, и закупка проходит чисто. После подписания контракта то же совпадение превращается в долгое разбирательство.

Условный пример. Заказчик В объявляет закупку, техническое задание подписывает начальник отдела. Побеждает Компания А, и система отмечает, что ее учредитель указан в декларации начальника отдела как брат. Проверяющий запрашивает объяснение и выясняет, заявлял ли начальник о конфликте. Если конфликт заявлен и начальник не участвовал в решении, нарушения нет, и сигнал закрывают с пометкой.

Начать можно с одной области, например с приемки работ или с одной программы субсидий. Колумбийский пример показывает, зачем нужна очередность: на 8 678 464 контрактах совпадения телефонов и представителей исчисляются тысячами, и без оценки риска проверяющий в них утонет.

Флаг означает риск, а не доказательство. Общий телефон служащего и поставщика может оказаться номером бизнес-центра. Вывод о нарушении делает комиссия по урегулированию конфликта интересов, проверяющий или суд.